基于遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的礦工疲勞程度識別模型
礦業(yè)安全與環(huán)保
頁數(shù): 7 2024-08-28
摘要: 為精準識別礦工疲勞程度,減少因疲勞引發(fā)的煤礦人因事故,提出了一種基于遺傳算法(GA)優(yōu)化最小二乘支持向量機(LSSVM)的礦工疲勞程度識別模型。首先,通過疲勞誘發(fā)試驗采集礦工心電數(shù)據(jù),利用Friedman檢驗優(yōu)選礦工疲勞程度的特征指標;然后,采用主成分分析法對選取的特征指標進行降維處理,建立表征礦工疲勞程度的特征集;在此基礎上,利用遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的關鍵參數(shù),構建... (共7頁)